基于蛙跳优化的神经网络数据预测matlab仿真
1.程序功能描述
通过蛙跳优化算法,优化神经网络的权值参数,然后使用优化后的神经网络模型对数据进行预测,输出预测曲线。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
3.核心程序
% 数据归一化预处理 Vmin1 = min(X); Vmax1 = max(X); Vmin2 = min(Y); Vmax2 = max(Y); XN = X; YN = Y; % 对输入数据X进行归一化处理 for ii = 1:InputNum XN(:,ii) = func_Norm(X(:,ii),Vmin1(ii),Vmax1(ii)); end % 对输出数据Y进行归一化处理 for ii = 1:OutputNum YN(:,ii) = func_Norm(Y(:,ii),Vmin2(ii),Vmax2(ii)); end % 划分数据集为训练集和测试集 Xtrain = XN(1:N1,:); Ytrain = YN(1:N1,:); Xtest = XN(N1+1:end,:); Ytest = YN(N1+1:end,:); %神经网络结构 pr = [-1 1]; PR = repmat(pr,InputNum,1); % 创建一个前馈神经网络,隐藏层有5个神经元,输出层有OutputNum个神经元 Network= newff(PR,[5 OutputNum],{'tansig' 'tansig'}); %训练 [Network,Ybest]= func_BSFLA(Network,Xtrain,Ytrain); figure; plot(Ybest, 'LineWidth', 2); xlabel('Iteration'); ylabel('Best Cost'); grid on; % 使用训练好的神经网络对训练集和测试集进行预测 Y_pre1 = sim(Network,Xtrain')'; Y_pre2 = sim(Network,Xtest')'; figure subplot(221); plot(Ytrain,'-bs',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]); hold on plot(Y_pre1,'g','linewidth',2) hold off legend('训练值','预测值'); subplot(222); plot(Ytest,'-bs',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]); hold on plot(Y_pre2,'g','linewidth',2) hold off legend('训练值','预测值'); subplot(223); t = -1:.1:1; plot(t,t,'b','linewidth',2) hold on plot(Ytrain,Y_pre1,'bo',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]); hold off subplot(224); t = -1:.1:1; plot(t,t,'b','linewidth',2) hold on plot(Ytest,Y_pre2,'bo',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]); hold off 24
4.本算法原理
基于蛙跳优化的神经网络数据预测是一种结合了蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和神经网络(Neural Network, NN)的预测方法。该方法旨在通过蛙跳算法优化神经网络的权重和阈值,从而提高神经网络的预测性能。
神经网络是一种模拟人脑神经元连接结构的计算模型,它由输入层、隐藏层和输出层组成。每一层都包含一定数量的神经元,这些神经元通过权重和阈值相互连接。神经网络通过前向传播算法计算输出,然后通过反向传播算法调整权重和阈值以减小预测误差。
蛙跳算法是一种群体智能优化算法,它模拟了蛙群的觅食行为。算法将解空间比喻为一个池塘,每只蛙代表一个解。蛙群被分为多个子群,每个子群内的蛙通过跳跃来寻找更好的解,同时子群之间也进行信息交流。
蛙跳算法的基本步骤如下:
初始化蛙群,每只蛙代表一个解(即神经网络的一组权重和阈值)。
将蛙群分为多个子群。
对每个子群进行局部搜索:
按照适应度函数对子群内的蛙进行排序。
最差的蛙尝试跳跃到当前子群内最好蛙的位置附近。
如果跳跃后的位置比原来好,则更新该蛙的位置。
如果满足停止条件(如达到最大迭代次数或解的质量满足要求),则停止算法;否则,转到步骤3。
在基于蛙跳优化的神经网络中,蛙跳算法用于优化神经网络的权重和阈值。具体来说,每个蛙代表神经网络的一组权重和阈值,适应度函数通常是神经网络在训练集上的性能(如均方误差的倒数)。
通过蛙跳算法的优化,神经网络能够在权重和阈值空间中更有效地搜索,从而找到更好的解,提高预测性能。